🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов

Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.

Искусство писать код

Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.

Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:

🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение

Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.

Регистрация открыта до 29 октября включительно:

👉 Участвую!

#Yandex_Cup23

Исследование данных с помощью библиотеки Matplotlib

Сегодня мы поговорим о библиотеке Matplotlib, мощном инструменте для визуализации данных в Python. Визуализация данных - это важная часть анализа данных, и Matplotlib делает это процесс удобным и гибким.

Что такое Matplotlib?
Matplotlib - это библиотека Python, предназначенная для создания высококачественных графиков и визуализации данных. Она поддерживает разнообразные виды графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, точечные и многие другие. Matplotlib позволяет настраивать графику до мельчайших деталей, что делает ее идеальным выбором как для начинающих, так и для опытных аналитиков данных.

Пример использования Matplotlib доступен на фото.

Matplotlib также позволяет создавать графику с несколькими подграфиками, анимации и 3D-графику, делая ее полезным инструментом для визуализации данных.

#python #matplotlib

🎓 Освойте один из самых востребованных языков программирования и начните зарабатывать сразу после обучения!

Станьте участником федерального проекта "Содействие занятости" - цель которого помочь гражданам бесплатно освоить новую или сменить действующую профессию

Открыт набор на бесплатное онлайн-обучение от ТГУ по программе: "Python для анализа данных".
*ТГУ входит в 100 сильнейших вузов мира и Топ-5 России.

Узнайте подробнее про программу и подайте заявку:
https://tglink.io/4c5fbe806806

Обучение с проектом «Содействие занятости» это:
🔸 Полностью бесплатное онлайн-обучение
🔸 Более 65 000 выпускников, 75% из которых трудоустроены
🔸 Обучение по 2–3 часа в день в удобное для вас время;
🔸 Документ об образовании — подтвердит ваши навыки и компетенции;
🔸 Помощь с трудоустройством после обучения.

Количество мест на бесплатное обучение ограничено, спешите подать заявку.

Реклама. ООО "АДИ ГРУПП". ИНН 7017283529. erid: LjN8KVApN

Plotly: Интерактивные визуализации данных в Python

Plotly - это мощная библиотека для создания интерактивных визуализаций данных в языке программирования Python. Она предоставляет простой и гибкий способ визуализировать данные, делая их более наглядными и интересными. Вот некоторые ключевые моменты о библиотеке Plotly:

Что такое Plotly?

Plotly - это библиотека для создания высококачественных интерактивных графиков и визуализаций. Она поддерживает множество видов графиков, включая линейные, столбчатые, круговые, тепловые карты, графики рассеяния и многое другое. Plotly также предоставляет возможность встраивать визуализации в веб-приложения и документы.

Преимущества Plotly:

- Интерактивность: Одним из главных преимуществ Plotly является возможность создания интерактивных графиков. Пользователи могут масштабировать, навигировать и взаимодействовать с данными, что делает визуализации более информативными.

- Поддержка множества языков: Plotly доступен не только для Python, но и для других языков программирования, включая R, JavaScript и Julia.

- Простота использования: Plotly обладает понятным и интуитивным синтаксисом, что делает его доступным для широкой аудитории.

Пример создания интерактивного графика линейного ряда с использованием Plotly в Python на фото.

#Python #DataVisualization #Plotly

База данных на минималках

Встроенный модуль shelve позволяет сохранять и читать произвольные данные. Таким образом, можно сохранять любые Python объекты для дальнейшего использования.

Доступ к данным осуществляется с помощью ключей, как и в случае со словарями. А метод shelve.open поддерживает протокол контекстного менеджера, то есть можно не вызывать метод close.

В документации заявляют, что такая база данных является "надежной". Но учитывая, что shelve написан на pickle, его стоит использовать только в совсем маленьких проектах.

#shelve

Управления файлами и директориями в Python с библиотекой shutil

Сегодня мы рассмотрим библиотеку shutil, которая предоставляет удобные инструменты для копирования, перемещения, удаления файлов и директорий, а также многие другие операции с файловой системой, используя Python.

Что такое shutil?
shutil - это модуль в стандартной библиотеке Python, предназначенный для облегчения операций с файлами и директориями. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для выполнения множества файловых операций без необходимости низкоуровневого взаимодействия с операционной системой. Это делает его незаменимым инструментом для автоматизации задач, связанных с управлением файлами.

Примеры использования shutil доступны на фото.

shutil также предоставляет возможность архивировать и разархивировать файлы и директории, переименовывать файлы, а также многое другое.

Библиотека shutil очень полезна для автоматизации рутинных задач, связанных с управлением файлами и директориями.

#python #shutil

Young&Yandex — канал о стажировках в Яндексе


В канале рассказывают, как подготовиться к контестам по направлениям разработки и работы с данными, делятся лайфхаками о том, как попасть на стажировку, показывают реальную жизнь стажёров и сотрудников.


Контент Y&&Y — своего рода база знаний с подборками полезных лекций по направлениям и карточками с подготовкой к контестам. Изучить, ознакомиться, а также подписаться тут: Y&&Y

Парсинг JSON в Python с библиотекой ujson

Сегодня мы поговорим о библиотеке ujson, которая предоставляет эффективные инструменты для работы с данными в формате JSON в Python.
JSON (JavaScript Object Notation) - это популярный формат для обмена данными между приложениями, и ujson позволяет эффективно парсить JSON-данные и создавать JSON-объекты.

Что такое ujson?
ujson - это модуль Python, который предоставляет более быструю альтернативу стандартному модулю json в стандартной библиотеке Python. Благодаря оптимизациям, ujson может значительно ускорить парсинг и создание JSON-данных.

Преимущества ujson перед обычным json:

1. Скорость: ujson известен своей высокой производительностью, что делает его отличным выбором для приложений, где важна скорость обработки JSON-данных.

2. Легкость использования: Интерфейс библиотеки очень похож на стандартный модуль json, поэтому переключение на ujson не требует больших изменений в коде.

3. Совместимость: ujson совместим с большинством современных версий Python.

4. Эффективность: Парсер ujson создан с акцентом на эффективность и оптимизацию, что позволяет экономить ресурсы при обработке JSON-данных.


P.S. Автор этого поста вдохновился идеей, предложенной одним из наших подписчиков. Если и у вас есть свои предложения, не стесняйтесь делиться ими в комментариях!

#python #ujson #json #библиотеки

Пару дней не заходил в Телеграм — пропустил все важное

В каналах по 100+ непрочитанных сообщений. Вникать в такой объем инфы нет времени и сил. Да и бесполезно — половина забудется через 15 минут.

Лучше использовать AI OPEN NEWS — бота, который выдаст самое важное из сотен телеграм-каналов.

Военные сводки, ситуация в мире, в какую сторону пошли рынки, почему вымирают капибары. Все будет в одном боте, вместо 50+ каналов.

В бота можно добавить любимые каналы, и он будет кидать выжимку из самых интересных постов оттуда.

Попробуйте добавить несколько каналов в бота и посмотрите результат — @AiOpenNewsbot

Познакомьтесь с IceCream: Улучшенным выводом в Python

Hедавно мы наткнулись на потрясающий инструмент для отладки и разработки в Python, и хотим поделиться им с вами! Представляем вам icecream - библиотеку, которая упрощает отладку, улучшая вывод ваших данных.

Что такое icecream?
icecream - это легковесная библиотека для Python, которая предоставляет простые, но мощные инструменты для отслеживания и вывода значений переменных и данных в процессе выполнения кода. Этот инструмент полезен при отладке, тестировании и разработке, помогая вам лучше понять, что происходит в вашей программе.

Преимущества icecream перед стандартным print:

1. Читабельность и простота в использовании: icecream автоматически выводит имя переменной и ее значение, что делает вывод более понятным и читабельным.

2. Цветовая кодировка: icecream поддерживает цветовую кодировку вывода, что делает его более наглядным и удобным для анализа.

Настройка icecream:
icecream позволяет настраивать вывод, добавлять дополнительную информацию, и даже сохранять логи в файл. Вы можете настроить icecream в соответствии с вашими потребностями, делая вывод более информативным и удобным.

from icecream import ic, install

install(autodetect=True, includeContext=True)

number = 42
ic(number)

text = "Привет, мир!"
ic(text)

Это добавит контекст, такой как имя файла и номер строки, в вывод:

ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:1 in <module> - number: 42
ic| <ipython-input-1-5a0d5d83d2d3>:4 in <module> - text: 'Привет, мир!'

Автор идеи поста: @hexvel
Если у вас есть предложения для следующего поста, делитесь в комментариях!

#Python #logging #icecream

Хочешь стать ИТ-специалистом, но не знаешь, с чего начать? Тогда тебе в «Школу 21» от Сбера в Великом Новгороде! Мы обучаем бесплатно и даем шанс получить востребованную профессию в сфере ИТ.

Наши преимущества? Современный кампус, нет лекций и обязательных расписаний, работа над индивидуальными и командными проектами, только практика.

Не стоит переживать, если у тебя нет опыта в программировании. Более 50% участников обучения в школе – это люди, начинающие свой путь в сфере ИТ. А как показывает практика, выпускники школы востребованы на рынке труда, уже более 2200 наших участников успешно трудоустроены.

Если ты мечтаешь стать ИТ-специалистом, но не знаешь, с чего начать, то приглашаем тебя на обучение. Не упусти свой шанс и скорее подавай заявку.

Красивый вывод таблиц

Недавно нам понадобилось логировать часть базы данных. И тут мы вспомнили про прекрасный модуль prettytable, который позволяет красиво выводить таблицы.

Итак, имена столбцов задается с помощью атрибута table.field_names. А добавлять строки с данными в таблицу можно методом table.add_row([]), передавая туда список элементов.

Но даже если вы не фанат командной строки, то иногда нужно сохранить отчет о работе вашей программы в текстовый файл. В таком случае можно сохранить саму таблицу, вызвав метод table.get_string().

#python #prettytable

Yandex Backend Tour 🚌 – Москва, Екатеринбург, Нижний Новгород, Новосибирск и Санкт-Петербург

В рамках тура с 13 по 17 ноября разработчики из разных команд и сервисов Яндекса посетят пять городов России, расскажут о своих продуктах и технологиях в формате живого общения. Бэкендеры, приходите послушать, как устроены продукты и работа в командах. Полный список сервисов можно посмотреть по ссылке.

Участники с опытом смогут принять участие в Backend Week Offer с 20 по 26 ноября. . Для тех, кто на подобных мероприятиях впервые и серьезно настроен попасть в команду Яндекса рекомендуем подготовиться – порешать задачки из Яндекс Контеста и LeetCode (уровня medium). Переходи по ссылке и регистрируйся уже сейчас.

Автоматизация мобильных приложений с помощью uiautomator2

Сегодня мы поговорим о библиотеке uiautomator2, которая предоставляет мощные инструменты для автоматизации тестирования и взаимодействия с мобильными приложениями на платформе Android.

Эта библиотека может пригодиться для создания автотестов, скриптов для тестирования пользовательского интерфейса, и многих других задач, связанных с мобильной разработкой.

Что такое uiautomator2?

uiautomator2 - это Python-библиотека, предоставляющая возможность управления устройствами Android и взаимодействия с приложениями на них. Она основана на Google's Android Testing Support Library и является мощным инструментом для автоматизации действий на устройствах Android.

С uiautomator2, вы можете выполнять действия, такие как нажатие кнопок, ввод текста, чтение содержимого экрана устройства и многое другое, что делает ее полезной для автоматизации тестирования мобильных приложений.

#python #uiautomator2 #автоматизация

Введение в машинное обучение с библиотекой Scikit-Learn в Python

Сегодня мы поговорим о машинном обучении и о библиотеке Scikit-Learn , которая является мощным инструментом для создания и обучения моделей машинного обучения в Python. Scikit-Learn предоставляет широкий спектр алгоритмов и инструментов для задач классификации, регрессии, кластеризации, и многих других. Это отличное введение в мир машинного обучения.

Что такое Scikit-Learn?
Scikit-Learn (sklearn) - это библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простой и единый интерфейс для множества алгоритмов машинного обучения. Она поддерживает задачи как классификации, так и регрессии, а также кластеризации, извлечение признаков, и многое другое. Scikit-Learn также включает в себя множество инструментов для предобработки данных и оценки производительности моделей.

Для чего можно использовать Scikit-Learn?
1. Классификация: Scikit-Learn предоставляет множество алгоритмов классификации, таких как метод опорных векторов (SVM), случайные леса, наивный байесовский классификатор, логистическая регрессия и другие. Эти алгоритмы позволяют решать задачи бинарной и многоклассовой классификации.

2. Регрессия: Scikit-Learn поддерживает регрессию, что позволяет создавать модели для прогнозирования числовых значений. Линейная регрессия, регрессия на основе деревьев, и множество других методов доступны для решения задач регрессии.

3. Кластеризация: Для задач кластеризации, Scikit-Learn предоставляет алгоритмы, такие как K-средних, иерархическая кластеризация, агломеративная кластеризация и многое другое. Эти методы позволяют группировать данные на основе их сходства.

Scikit-Learn предоставляет множество инструментов для выбора, настройки и оценки моделей машинного обучения. Она идеально подходит для начинающих и опытных разработчиков, желающих погрузиться в мир машинного обучения.

Управление базой данных в Python с Alembic и SQLAlchemy

Сегодня мы поговорим о том, как можно эффективно управлять структурой вашей базы данных в Python с использованием библиотек Alembic и SQLAlchemy. Эта связка инструментов позволяет легко мигрировать схему базы данных, управлять версиями и обеспечивает удобный способ разработки и поддержки приложений.

Что такое Alembic и SQLAlchemy?

SQLAlchemy - это мощная библиотека для работы с базами данных в Python. Она предоставляет ORM (Object-Relational Mapping), что делает работу с базой данных более Pythonic. Вы можете определять модели данных, выполнять запросы и манипулировать данными, используя чистый Python.

Alembic - это инструмент для управления миграциями базы данных. Он позволяет создавать и применять миграции для изменения структуры базы данных, такие как создание таблиц, добавление столбцов или изменение индексов.

Пример использования Alembic и SQLAlchemy:

1. Установка библиотек:

pip install sqlalchemy alembic

2. Инициализация Alembic:

alembic init my_migration

3. Определение моделей данных в SQLAlchemy:

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)

4. Создание миграции:

alembic revision --autogenerate -m "Create user table"

5. Применение миграции:

alembic upgrade head

Теперь вы можете легко управлять структурой базы данных, создавать новые миграции и применять их, чтобы обновить вашу базу данных.

Полезные ссылки:

- SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
- Alembic: https://alembic.sqlalchemy.org/

#python #sqlalchemy #alembic #базаданных #миграции

Автоматическое форматирование Python кода с помощью Black

Сегодня мы расскажем вам о незаменимом инструменте для поддержания структуры и читаемости вашего Python кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8.

Что такое Black?

Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта.

Преимущества использования Black:

- Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным.

- Автоматизация: Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию.

- Интеграция: Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других.

- Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям.

Как использовать Black?

Для начала, установите Black с помощью pip:

pip install black

Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом:

black your_python_file.py

Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта.

#python #Black #форматирование #код #PEP8